课程主页: https://www.udemy.com/course/rag-raising-the-potential-of-chatgpt-llms-to-the-next-level/
在当今这个信息爆炸的时代，掌握先进的技术显得尤为重要。最近，我参加了 Udemy 上的一门课程，名为《RAG: Enabling ChatGPT & LLM to Access Customized Knowledge》。这门课程专门为希望充分发挥语言模型（如 ChatGPT）潜力的专业人士设计，通过检索增强生成系统（RAGS）来提升语言模型的性能。
### 课程概览
这门课程详细探讨了 RAGS 如何将语言模型转变为高性能的专家工具，使其能够实时访问相关的、最新的信息。RAGS 在语言模型的演变中至关重要，它们使得大型语言模型（LLMs）能够不仅访问大量的最新信息，还能持续学习和适应新信息。这一检索和学习能力显著提高了文本生成的准确性和相关性，尤其在医疗、金融分析等需要高精度和上下文理解的领域中，RAGS 的知识增强作用尤为重要。
### 课程内容
课程涵盖了以下几个关键模块：
– **生成 AI 和 RAG 基础**：介绍辅助内容生成和语言模型，深入研究生成 AI 在各个行业中的影响。
– **大型语言模型的深入研究**：探讨 LLM 的发展，包括基础模型和调优模型，识别常见的陷阱并学习如何规避。
– **访问和使用 LLM**：通过实验室实操，学习如何使用 ChatGPT 和 OpenAI API。
– **LLM 优化**：掌握提高模型性能的高级技术，包括结合知识图谱的 RAG 和自定义模型开发。
– **RAG 的应用和案例**：讨论 RAG 的优缺点，分享在不同产业中的实际应用案例。
– **RAG 开发工具**：介绍无代码平台（如 Flowise、LangChain 和 LlamaIndex）等特定工具的使用。
– **技术和高级 RAG 组件**：详细讲解 RAG 架构、索引管道、文档碎片化以及嵌入和向量数据库的使用。
– **实践实验室和项目**：通过一系列实践实验室和项目，引导参与者从头到尾开发 RAG，使用 Flowise 和 LangChain 等工具。
### 课程特色
这门课程结合了理论与实践，帮助学员在受控的真实场景中实验技术，非常适合希望将 ChatGPT 和其他语言模型的功能提升到前所未有的性能水平的学习者。
### 适合人群
无须任何编程经验，课程会使用无代码工具来简化 RAGS 的学习和实施。这对于希望在人工智能领域提升技能的专业人士来说，是一个绝佳的机会。
总之，如果你想在快速发展的人工智能领域中占得先机，这门课程绝对值得推荐！
课程主页: https://www.udemy.com/course/rag-raising-the-potential-of-chatgpt-llms-to-the-next-level/